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Analysis and recognition of human actions with flow features and temporal models

Kühne, Hildegard

Abstract:
This work focuses the recognition of complex human activities in video data. A combination of new features and techniques from speech recognition is used to realize a recognition of action units and their combinations in video sequences. The presented approach shows how motion information gained from video data can be used to interpret the underlying structural information of actions and how higher level models allow an abstraction of different motion categories beyond simple classification.


Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000043583
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2014
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0282-1
urn:nbn:de:0072-435832
KITopen-ID: 1000043583
Verlag KIT Scientific Publishing
Umfang XV, 183 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Prüfungsdaten 04.07.2014
Schlagwörter Bewegungserkennung, Videoanalyse, Bewegungsmerkmale, generative Modelle Action recognition, video analysis, motion features, generative models
Referent/Betreuer Stiefelhagen, R.
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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